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Write a program that makes 2 + 2 = 5，看到这个题目，感觉很新颖，第一个答案就是用Java实现的。用上了Java中的整型实例池的概念。以前只看到过实例池导致两个对象的指针相同的问题，即。。。。
几次收到Google站长工具发来的Googlebot无法访问xxx.me的邮件，感觉很奇怪，空间是托管在香港的，不可能出现Google无法连接的问题。
Java泛型(generics)是JDK 5中引入的一个新特性，允许在定义类和接口的时候使用类型参数(type parameter)。声明的类型参数在使用时用具体的类型来替换。泛型最主要的应用是在JDK 5中的新集合类框架中。对于泛型概念的引入，开发社区的观点是褒贬不一。从好的方面来说，泛型的引入可以解决之前的集合类框架在使用过程中通常会出现的运行时刻类型错误，因为编译器可以在编译时刻就发现很多明显的错误。而从不好的地方来说，为了保证与旧有版本的兼容性，Java泛型的实现上存在着一些不够优雅的地方。当然这也是任何有历史的编程语言所需要承担的历史包袱。后续的版本更新会为早期的设计缺陷所累。
今天看到一个问题：B能否ping通A。这里完整描述一下问题：如下图，服务器A的IP地址为192.168.26.129，掩码为255.255.255.0，服务器B的IP地址192.168.26.3，掩码被错误的设置为255.255.255.224。假设现在服务器B ping服务器A，请问能ping通吗？
我们知道，在Windows系统之间，可以通过共享目录的方式，让远程系统直接访问。其实这里是Windows提供一种远程文件系统机制，NAS协议的一种——CIFS协议。如果是Linux系统呢，同样有另外一种NAS协议——NFS协议来实现远程访问。那么这两种NAS协议能否互通呢？答案是否定的。虽然二者不能互通，但是，在Linux系统上面已经有了CIFS协议的服务端和客户端的实现，这样，无论是Linux给Windows共享还是Windows给Linux共享都可以借助这些已有的实现来做到了。
在C里面，经常需要提供一个函数地址，注册到结构里，然后在程序执行到特定阶段时，回调该函数。创建线程，注册线程运行的主函数就是一个典型的例子。这里以简单的回调实例，说明C++中回调函数为成员函数时有关this指针的问题。由于C++对C的继承关系，C++没有自己的线程封装技术，一般而言我们创建线程时，还是用C的回调函数机制。类似的例子也挺多的。在Java等纯粹的面向对象语言，则不一样，不光有自己的独立的线程类型，对于回调，也是注册整个对象，而不是注册一个方法，如常用的观察者模式。这里，在网上查阅了大量关于this指针、类成员函数和静态成员函数的相关知识点，结合自己的理解作一些总结。
百度作为全球最大的中文搜索引擎公司，提供基于搜索引擎的各种产品，几乎覆盖了中文网络世界中所有的搜索需求,因此，百度对海量数据处理的要求是比较高的， 要在线下对数据进行分析，还要在规定的时间内处理完并反馈到平台上。百度在互联网领域的平台需求要通过性能较好的云平台进行处理了，Hadoop就是很好 的选择。
• CAP 理论
CAP理论被很多人拿来作为分布式系统设计的金律，然而感觉大家对CAP这三个属性的认识却存在不少误区。从CAP的证明中可以看出来，这个理论的成立是需要很明确的对C、A、P三个概念进行界定的前提下的。在本文中笔者希望可以对论文和一些参考资料进行总结并附带一些思考。
最短路径是图论算法中的经典问题。图分为有向图、无向图，路径权值有正值、负值，针对不同的情况需要分别选用不同的算法。在维基上面给出了各种不同的场景应用不同的算法的基本原则：最短路问题。针对无向图，正权值路径，采取Dijkstra算法。
15道常见的基础算法题：1、合并排序，将两个已经排序的数组合并成一个数组，其中一个数组能容下两个数组的所有元素; 2、合并两个已经排序的单链表;3、倒序打印一个单链表; 4、给定一个单链表的头指针和一个指定节点的指针，在O(1)时间删除该节点;5、找到链表倒数第K个节点;6、反转单链表;7、通过两个栈实现一个队列;8、二分查找;9、快速排序;10、获得一个int型的数中二进制中的个数;11、输入一个数组，实现一个函数，让所有奇数都在偶数前面;12、判断一个字符串是否是另一个字符串的子串;13、把一个int型数组中的数字拼成一个串，这个串代表的数字最小;14、输入一颗二叉树，输出它的镜像(每个节点的左右子节点交换位置);15、输入两个链表，找到它们第一个公共节点;
正确的重定向标准输出和标准错误的方法是：>/dev/null 2>&1 ,关于连环重定向，可以参考这里的解释：>/dev/null 2>&1 含义。如果一不小心，可能会导致/dev/null 被重定向到0，1或2，导致整个系统异常。
提到这两个系统，他们在核心思路上是非常类似的，但有一些细节性的东西又有所偏重，在分布式系统中也算是独树一帜了，很有代表性的一个系列，这些不一致的地方，最明显的地方就在于一致性上。可见，哪怕是从追求简单为上的工程化实现来说，各种不同的方式实现一致性也都有很大的不同，不过他们也有一些共性和一些独树一帜的概念，下面来做一下分别解说。
在签名的过程中，有一点很关键，收到数据的一方，需要自己保管好公钥，但是要知道每一个发送方都有一个公钥，那么接收数据的人需要保存非常多的公钥，这根本就管理不过来。并且本地保存的公钥有可能被篡改替换，无从发现。怎么解决这一问题了？由一个统一的证书管理机构来管理所有需要发送数据方的公钥，对公钥进行认证和加密。这个机构也就是我们常说的CA。认证加密后的公钥，即是证书，又称为CA证书，证书中包含了很多信息，最重要的是申请者的公钥。
所谓heartbleed的说法，源自于「心跳检测」，就是用户发通过起TSL 加密链接，发起 Client Hello询问，测服务器是否正常在线干活(形象的比喻就是心脏脉搏)，服务器发回Server hello，表明正常建立SSL通信。每次询问都会附加一个询问的字符长度pad length，bug来了，如果这个pad length大于实际的长度，服务器还是会返回同样规模的字符信息，于是造成了内存里信息的越界访问。
在多线程并发编程中synchronized和Volatile都扮演着重要的角色，Volatile是轻量级的synchronized，它在多处理器开发中保证了共享变量的“可见性”。可见性的意思是当一个线程修改一个共享变量时，另外一个线程能读到这个修改的值。
它在某些情况下比synchronized的开销更小，本文将深入分析在硬件层面上Inter处理器是如何实现Volatile的，通过深入分析能帮助我们正确的使用Volatile变量。
CPU，一般认为写C/C++的才需要了解，写高级语言的(Java/C#/pathon…)并不需要了解那么底层的东西。我一开始也是这么想的，但直到碰到LMAX的Disruptor，以及马丁的博文，才发现写Java的，更加不能忽视CPU。经过一段时间的阅读，希望总结一下自己的阅读后的感悟。本文主要谈谈CPU缓存对Java编程的影响，不涉及具体CPU缓存的机制和实现。
对于并发编程，大家想到总是多线程之间对等的临界资源竞争。然而经常会遇到下面这样的场景： 守护线程提供一个临界资源，多个子线程会并发改写该临界资源。大部分时候(99.9%的时间)，主线程是不会干涉各个线程之间的竞争的，通常只要该临界资源自己内部处理好同步即可。但是偶尔主线程也会干预一下该临界资源，比如做一些统计，做一个快照，或者复制数据然后清空等。这个操作通常会耗时比较长，并且在此期间不希望有人改写临界资源。如果，主线程与各个子线程使用同样的锁或者synchronized同步，那么在主线程没有作该操作时，各个子线程之间会因为竞争而阻塞，这个阻塞开起来是没有必要的。
最近学习设计模式相关知识，结合前面的DRBD源码分析掌握了表驱动编程模式，这里作一些简单的总结。
你是否遇到过开源License，精炼而又晦涩的文字通常要读半天才能理解，而且大多数License差别不大，容易混淆。下面这张图让你段时间迅速掌握各种开源的License。
在之前的一片文章(迷宫营救公主算法)中提供了一个半成品的解决方案，之所以说他是半成品，是因为首先选择的算法就不对，采用的是深度优先搜索，其次也没有真正的用对深度优先算法，走过的点应该标记为已经走过，而不应该重复遍历该节点。下面的文章对于广度优先和深度优先两种算法的解释非常到位。今天准备把这个问题再完整的用正确的算法解答一遍。
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